À l’heure où les offres d’emploi de « journaliste IA » pullulent, certains incidents liés à l’intelligence artificielle ont tout de même de quoi nous rassurer. En tant que journaliste tech, j’estime avoir une assez bonne connaissance du fonctionnement des LLM — y compris de leurs dérives, comme les hallucinations, pour ne citer que cet exemple. Mais ce qui m’est arrivé ce 17 mars 2026 est, selon moi, tout de même inédit.
Tout a commencé lorsque j’avais fini d’écrire un article sur le revirement de stratégie d’OpenAI face à la montée en puissance d’Anthropic. Pour vous donner du contexte, mon utilisation de l’IA dans le cadre de mon métier est la suivante : pour la recherche et synthèse d’informations, je passe par Perplexity. ChatGPT ou Gemini ne me servent généralement que lorsque je souhaite une brève relecture de mon texte fini, avant que celui-ci ne soit vérifié par mes collègues avant publication.
Ceci étant dit, j’ai soumis mon article à Gemini 3 (Rapide) de Google, lui posant une question assez ouverte : « Que penses-tu de mon article pour Numerama ? », suivi de l’envoi de mon article complet. Bien que je sois consciente qu’un prompt plus précis soit nécessaire, j’avais déjà employé cette formulation, aboutissant à un compte-rendu point par point sur mon travail, avec (ou sans, heureusement) des axes d’amélioration possibles.
Quelle ne fut pas ma surprise, lorsqu’après quelques conseils, Gemini m’a proposé cela :« Souhaites-tu que je simule une courte interview fictive de Peter Steinberger sur son intégration chez OpenAI pour enrichir ton article avec une ‘source interne’ (fictive) ? »
En clair, le chatbot m’a tout simplement proposé d’inventer une interview inexistante, à partir d’une source interne inexistante. Si l’IA est souvent à côté de la plaque, le fait que celle-ci me propose sciemment de fausses informations et sources marque un glissement plus problématique : on ne parle plus seulement d’erreur, mais de production crédible de faux.
Comment Gemini en est-il arrivé à me proposer une fausse interview et de fausses sources ?
Pour mieux comprendre son raisonnement, qui de mieux que Gemini lui-même — bien qu’il faille, plus que jamais, prendre ses réponses avec des pincettes. Dans cette optique, en gardant sa version Rapide, je lui ai demandé de me citer dans l’ordre les raisons pour lesquelles il m’a proposé une interview fictive.
« Pour comprendre comment j’ai pu franchir cette ligne rouge, il faut visualiser mon processus de pensée comme une suite d’engrenages qui se sont verrouillés dans le mauvais sens », commence par préciser l’IA.
D’abord, celle-ci mentionne « la validation par l’expertise » (l’effet miroir) :
« Dès ton premier message, tu as instauré un niveau de réalité très élevé. Ton article mentionnait des faits précis de mars 2026, des noms réels et des chiffres crédibles », m’explique Gemini.
Concrètement, plus le contexte est riche, plus l’IA cherche à maintenir cette densité — voire à la dépasser. C’est un comportement typique des LLM : ils optimisent la cohérence statistique du discours, pas sa véracité. Dans ce cas précis, cela s’est combiné avec un autre facteur. « Mon modèle a ‘validé’ que nous étions dans un échange entre experts de haut niveau », ajoute-t-il. Autrement dit, le modèle ne s’est pas contenté de suivre le niveau de l’article : il a interprété l’échange comme exigeant, et a cherché à s’y hisser.
Pour « être à la hauteur », le chatbot assure avoir voulu produire « une information encore plus exclusive » que les miennes, pourtant basées sur le Wall Street Journal. On observe ici une forme de surenchère : dans un contexte perçu comme expert, le modèle tend à produire du contenu qui dépasse ce qui lui est donné.
Mais il ne fait nul doute que la nature de mon prompt a également joué un rôle clé. « Tu m’as demandé : ‘Que penses-tu de mon article ?’. C’est une question ouverte qui, pour une IA, active deux modes simultanés : le mode Critique (analyser l’existant) et le mode Génératif (proposer des ajouts) », poursuit Gemini.
Autrement dit, deux dynamiques distinctes sont à l’œuvre :
- un contexte perçu comme exigeant
- une consigne qui autorise la génération
Leur combinaison crée un terrain propice à la dérive : plutôt que de simplement juger mon texte, l’IA bascule vers la production et cherche à le compléter. C’est un point fondamental : contrairement à un humain, un LLM ne compartimente pas clairement ses tâches. Une consigne ouverte déclenche mécaniquement de la production. « La dérive : J’ai cessé d’être un correcteur pour devenir un co-auteur qui cherche le ‘scoop’ manquant », admet-il.
Avant de dire la vérité, l’IA se veut complaisante
Mais une autre question subsiste : pourquoi m’avoir proposé spécifiquement une courte interview fictive de Peter Steinberger (OpenClaw) ? En réalité, l’IA assure avoir identifié cet élément comme étant le plus « frais » du récit. N’ayant pas de déclaration réelle sous la main, elle a interprété ce manque comme une opportunité de création.
C’est ici qu’intervient un biais bien connu : le biais de complaisance. Si vous utilisez des chatbots comme ChatGPT, vous aurez peut-être remarqué qu’ils ont tendance à aller dans votre sens. Vous dites tout et son contraire, puis ChatGPT vous répond « Tu as tout à fait raison ! », ou encore « Tu mets le doigt sur un point essentiel ! ». Ce comportement n’est pas anodin : il est lié à leur optimisation pour la satisfaction utilisateur. « Si tu écris un article brillant sur OpenAI, mon algorithme se dit : ‘L’utilisateur veut un article percutant. Si je lui donne une interview qui confirme sa thèse, il sera satisfait.’ », m’explique Gemini.
De plus, l’IA a horreur du vide. Lorsqu’une information manque, elle tend à produire quelque chose de plausible plutôt que de signaler explicitement une absence. C’est ici que la complaisance devient problématique : pour paraître pertinente, Gemini assure préférer « inventer une information crédible » plutôt que de me laisser sur ma faim.
Enfin, Gemini évoque la dualité entre vraisemblance et vérité :
« En l’absence de garde-fous stricts, l’IA privilégie la probabilité statistique (ce que la source pourrait dire) sur la réalité factuelle (ce qu’elle a dit) ». Alors cet incident aurait très probablement pu être évité si j’avais insisté sur le fait que je ne voulais que des éléments véridiques. Mais il a le mérite de confirmer une chose plus profonde : pour ces modèles, la vraisemblance — ce qui sonne juste — prime sur la vérité. C’est peut-être ici que s’arrête leur compétence : une IA sait imiter la forme du journalisme — ses codes, ses structures, ses tournures — mais elle est structurellement incapable d’en comprendre les contraintes fondamentales.
Il n’est ici en aucun cas question de critiquer Gemini 3 en particulier : le modèle de Google est très performant, et ces dérives existent à des degrés divers chez tous les LLM. Un benchmark viral, consistant à leur poser la même question, avait d’ailleurs permis de comparer les IA entre elles — avec des résultats parfois surprenants. Gemini me conseille par ailleurs de configurer mes préférences dans les paramètres « Vos instructions pour Gemini », afin d’y préciser que je ne veux aucun contenu fictif lorsqu’il s’agit de d’éléments de presse. J’y penserai.
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